Esta sección describe el rendimiento de modelos de inteligencia artificial en la detección de tumores y mutaciones génicas a partir de imágenes histopatológicas, traduciendo al español los hallazgos técnicos y presentando análisis de AUC, curvas ROC y mapas de calor visuales para distintas magnificaciones.
Resultados de AUC y curvas ROC: Los modelos evaluados mostraron áreas bajo la curva AUC consistentes con aplicaciones diagnósticas avanzadas, con rangos típicos observados entre 0.85 y 0.96 dependiendo del subtipo de lesión y la calidad de la muestra. Las curvas ROC permiten comparar sensibilidad y especificidad a diferentes umbrales y confirmar la robustez del clasificador en tareas de detección de tumores y predicción de mutaciones génicas.
Mapas de calor y visualización por magnificación: Se presentan mapas de calor superpuestos a las imágenes histológicas para magnificaciones comunes como 5x, 10x y 20x, mostrando las regiones más relevantes que influyen en la decisión del modelo. Estas visualizaciones son cruciales para validar que la predicción se basa en características morfológicas plausibles y para facilitar la interpretación por parte de patólogos.
Comparación entre AMIL y AdMIL: AMIL demostró un desempeño sólido en clasificación a nivel de muestra, con alta precisión en tareas globales de detección, mientras que AdMIL mostró ventajas en predicciones basadas en regiones, al adaptar su atención a subregiones con mayor información diagnóstica. En términos de exactitud global, ambos enfoques alcanzaron métricas competitivas, y la elección entre AMIL y AdMIL depende de si la prioridad es un buen rendimiento a nivel de caso o una localización más fina de las áreas relevantes.
Interpretabilidad y validación clínica: Los mapas de calor y las comparativas ROC/AUC facilitan la validación clínica y regulatoria, pues permiten evaluar sesgos, revisar falsos positivos y falsos negativos, y ajustar umbrales para optimizar sensibilidad o especificidad según el uso clínico. La combinación de métricas cuantitativas y visualizaciones cualitativas mejora la confianza en modelos desplegados en entornos sanitarios.
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Conclusión: El análisis conjunto de AUC, curvas ROC y mapas de calor a múltiples magnificaciones permite evaluar de manera integral modelos como AMIL y AdMIL en tareas de detección tumoral y predicción de mutaciones génicas. Q2BSTUDIO acompaña en todo el ciclo de vida del proyecto ofreciendo desarrollo de software, aplicaciones a medida, especialización en inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegue en servicios cloud aws y azure para garantizar soluciones seguras, escalables y orientadas a resultados.